靜脈識(shí)別

　簡(jiǎn)介

　　安防管理系統(tǒng)的原理是根據(jù)血液中的血紅素有吸收紅外線光的特質(zhì)，將具近紅外線感應(yīng)度的小型照相機(jī)對(duì)著手指進(jìn)行攝影,即可將照著血管的陰影處攝出圖像來。將血管圖樣進(jìn)行數(shù)字處理，制成血管圖樣影像。靜脈識(shí)別系統(tǒng)就是首先通過靜脈識(shí)別儀取得個(gè)人靜脈分布圖，從靜脈分布圖依據(jù)專用比對(duì)算法提取特征值，通過紅外線CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像，將靜脈的數(shù)字圖像存貯在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，將特征值存儲(chǔ)。靜脈比對(duì)時(shí)，實(shí)時(shí)采取靜脈圖，提取特征值，運(yùn)用先進(jìn)的濾波、圖像二值化、細(xì)化手段對(duì)數(shù)字圖像提取特征，同存儲(chǔ)在主機(jī)中靜脈特征值比對(duì)，采用復(fù)雜的匹配算法對(duì)靜脈特征進(jìn)行匹配，從而對(duì)個(gè)人進(jìn)行身份鑒定，確認(rèn)身份。全過程采用非接觸式。

　技術(shù)特征

　　同其他生物識(shí)別技術(shù)相比，指靜脈認(rèn)證技術(shù)具備以下主要優(yōu)勢(shì)。

　　· 生物識(shí)別技術(shù)，不會(huì)遺失、不會(huì)被竊、無記憶密碼負(fù)擔(dān)。

　　·人體內(nèi)部信息，不受表皮粗糙、外部環(huán)境(溫度、濕度)的影響。

　　·適用人群廣，準(zhǔn)確率高，不可復(fù)制、不可偽造，安全便捷。

　　靜脈識(shí)別是通過指靜脈識(shí)別儀取得個(gè)人手指靜脈分布圖，將特征值存儲(chǔ)。比對(duì)時(shí)，實(shí)時(shí)采取靜脈圖，提取特征值進(jìn)行匹配，從而對(duì)個(gè)人進(jìn)行身份鑒定。該技術(shù)克服了傳統(tǒng)指紋識(shí)別速度慢，手指有污漬或手指皮膚脫落時(shí)無法識(shí)別等缺點(diǎn)，提高了識(shí)別效率。

　　靜脈識(shí)別分為：指靜脈識(shí)別和掌靜脈識(shí)別，掌靜脈由于保存及對(duì)比的靜脈圖像較多，識(shí)別速度方面較慢。指靜脈識(shí)別，由于其容量大，識(shí)別速度快，但是兩者都具備精確度高，活體識(shí)別等優(yōu)勢(shì)，在門禁安防方面各有千秋?？傊?，指靜脈識(shí)別反應(yīng)速度快，掌靜脈安全系數(shù)更高。

　手指靜脈技術(shù)優(yōu)勢(shì)

　　手指靜脈技術(shù)具有多項(xiàng)重要特點(diǎn)，使它在高度安全性和使用便捷性上遠(yuǎn)勝于其它生物識(shí)別技術(shù)。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

　　高度防偽：靜脈隱藏在身體內(nèi)部，被復(fù)制或盜用的機(jī)率很小

　　簡(jiǎn)易便用：使用者心理抗拒性低，受生理和環(huán)境影響的因素也低，包括：干燥皮膚，油污，灰塵等污染，皮膚表面異常等。

　　高度準(zhǔn)確：認(rèn)假率為0.0001%，拒真率為0.01%，注冊(cè)失敗率為0%。

　　快速識(shí)別：原始手指靜脈影像被捕獲并數(shù)字化處理，圖像比對(duì)由日立專有的手指靜脈提取算法完成，整個(gè)過程不到1秒。

　　掌靜脈技術(shù)優(yōu)勢(shì)

　　掌靜脈利用人體血紅蛋白通過靜脈時(shí)能吸收近紅外光的特性，采集手掌皮膚底下的靜脈影像，并提取以作為生物特征。跟其它如指紋、眼虹膜或手形等生物識(shí)別技術(shù)相比，手掌靜脈極難復(fù)制偽造，最大原因是這種生物特征，是在手掌皮膚底下，單憑肉眼看不見的。此外，由于手掌靜脈使用方式是非接觸式，它更加衛(wèi)生，適合在公共場(chǎng)合使用。同時(shí)，適用手掌也較為自然，讓用戶更容易接受。手掌靜脈的認(rèn)假率和拒真率也比其他生物識(shí)別技術(shù)來得低[1] .

　模式對(duì)比

　　四種識(shí)別模式對(duì)比

　產(chǎn)生背景

　　隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展、人類社會(huì)不斷進(jìn)步，對(duì)信息技術(shù)提出了更新、更高的要求。網(wǎng)絡(luò)信息化時(shí)代對(duì)人的身份進(jìn)行識(shí)別的需求應(yīng)用越來越多，更要求身份的數(shù)字化和隱性化，如何準(zhǔn)確鑒定一個(gè)人的身份，保護(hù)信息安全，是信息化時(shí)代必須解決的一個(gè)關(guān)鍵性問題。

　　傳統(tǒng)的身份認(rèn)證所采用的方法主要有兩種‘11：一種是基于身份標(biāo)示物(如鑰匙、證件、卡等)的身份認(rèn)證，另一種是基于身份標(biāo)示知識(shí)(如密碼、卡號(hào)、用戶名等)的身份認(rèn)證。但兩者都存在著各自難以克服的缺陷：標(biāo)示物容易丟失或被偽造，標(biāo)示知識(shí)容易遺忘或被記錯(cuò)；更為嚴(yán)重的是，這些傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法往往無法區(qū)分標(biāo)示物的真正擁有者和取得標(biāo)示物的冒充者，一旦他人獲得這些標(biāo)示物，就可以擁有相同的權(quán)利。美國(guó)一年有上億美元福利款被人以假冒身份領(lǐng)取。據(jù)Master Card公司估計(jì)，每年約有4．5億美元的信用卡詐騙案發(fā)生，其中就包括利用丟失和被盜的信用卡犯罪，如果銷售場(chǎng)所可以準(zhǔn)確地鑒別持卡人的身份就會(huì)大大減少這類詐騙案的發(fā)生。另外，由于使用盜竊來的身份識(shí)別碼(PIN)而造成的移動(dòng)電話通信的損失高達(dá)10億美元。據(jù)估計(jì)，利用可靠的方法鑒別ATM持卡人的身份，可以使全美國(guó)每年由于ATM詐騙案造成的損失減少3億美元，可靠地鑒別支票領(lǐng)款人可以減少上億美元的冒領(lǐng)金額。隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，非法登錄計(jì)算機(jī)的案件正里上升趨勢(shì)，有效的身份鑒別技術(shù)可以防止這類案件的發(fā)生。一種新的身份認(rèn)證技術(shù)——人體生物特征識(shí)別技術(shù)(Biometric ldentification Techn010gy)呼之欲出。凌佳科技推出的指靜脈識(shí)別技術(shù)，依據(jù)人類手指中流動(dòng)的血液可吸收特定波長(zhǎng)的光線，而使用特定波長(zhǎng)光線對(duì)手指進(jìn)行照射，可得到手指靜脈的清晰圖像。由于靜脈中血流狀態(tài)因人而異，因此，只有當(dāng)從近紅外線攝像畫面中得到的靜脈類型與預(yù)先登錄的靜脈類型完全吻合的用戶才能得到確認(rèn)，否則便不能進(jìn)入信息系統(tǒng)。這不僅使安全保密程度大大提高，而且讓使用者的登錄更加便捷。

　生物特征識(shí)別

　　技術(shù)所依據(jù)的不是傳統(tǒng)的標(biāo)示物或標(biāo)示知識(shí)，而是依靠人體生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證的一種技術(shù)，即通過計(jì)算機(jī)將人體所固有的生理特征或行為特征收集進(jìn)行處理，來進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的技術(shù)。生物特征識(shí)別方法的依據(jù)是人體本身所擁有的東西，是個(gè)體特性。事實(shí)上，任何生理上的特征都可以用來進(jìn)行身份識(shí)別。生物特征分為基于身體特性(生理特征)和基于行為特點(diǎn)兩類。生理特征與生俱來，多為先天性的；行為特征則是習(xí)慣使然，多為后天形成。生物特征識(shí)別技術(shù)是目前最為方便與安全的識(shí)別系統(tǒng)，無須記住身份證號(hào)碼或密碼，也不需要隨身攜帶像智能卡之類的東西。“鑰匙”就是你自己，沒有什么能比這更安全和更方便。目前，一些用于身份鑒別的生物統(tǒng)計(jì)特征主要有聲紋、指紋、臉紋、虹膜、筆跡、步態(tài)、紅外溫光譜圖等，另外還有一些生物特征可以用于身份鑒別，包括耳形、DNA、視網(wǎng)膜、手彤、掌紋、體昧、足跡等。生物特征識(shí)別技術(shù)的發(fā)展催少了—“個(gè)新產(chǎn)：、比。日前該領(lǐng)域的年產(chǎn)值已達(dá)數(shù)億美元，并呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。顧11(為tcs曾做過這樣的斷言：“少物特征識(shí)別技術(shù)，利用人的生理特征(如指紋等)來識(shí)別個(gè)人的身份，將成為今后幾年IT產(chǎn)業(yè)的一項(xiàng)重要革新。”

　　早在2001年，美國(guó)已經(jīng)簽署了電子簽名法案．法案的簽署促使英國(guó)各大高新技術(shù)公劉加緊開發(fā)保證電子簽名安全的技術(shù)，這主要包括驗(yàn)證一個(gè)人身份的加密數(shù)字化裝省和附加在計(jì)算機(jī)上的指紋或虹膜識(shí)別設(shè)施等。特別是在“9．11，，后，生物識(shí)別技術(shù)的重要性得到今球各國(guó)政府的高度里視。美網(wǎng)連續(xù)發(fā)布3個(gè)法案強(qiáng)調(diào)在邊槍、執(zhí)法、民航等領(lǐng)域應(yīng)用/1：物待征識(shí)別技術(shù)。并立法要求2005華在護(hù)照上使用該技術(shù)；聯(lián)合國(guó)的同際氏川航節(jié)約糾(1CA())對(duì)188個(gè)成員國(guó)發(fā)布廠航率領(lǐng)域使用地物物證認(rèn)證技術(shù)的規(guī)劃，提/化將亦個(gè)人護(hù)照中加入’仁物特征(包括指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別等)，刀：在進(jìn)入各個(gè)因家的邊境附進(jìn)行個(gè)人身份的確認(rèn)。生物特征識(shí)別已經(jīng)是國(guó)內(nèi)外的前沿?zé)衢T研究方向，它利/H多學(xué)科最新研究成果，取得了大雖優(yōu)秀成果，隨著汁算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和人們肘祉會(huì)公共安全、個(gè)人情息安全需求的提高，在全球范圍內(nèi)已經(jīng)形成了巨大的市場(chǎng)。美國(guó)基于生物持征的身份認(rèn)證沖、比規(guī)模已經(jīng)達(dá)到數(shù)十億英元，其他一些國(guó)家和地區(qū)(如歐盟、澳大利亞、日本、韓國(guó)等)采蝴法律規(guī)定的方式來使用生物識(shí)別技術(shù)。在我闌，生物認(rèn)證技術(shù)是一‘個(gè)新興的產(chǎn)業(yè)。齊20()7午2月我回國(guó)務(wù)院發(fā)布的《問家小長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展現(xiàn)劃綱要)lfl，更是將地物特征以別列入今后15下科技丁作重點(diǎn)領(lǐng)域小的優(yōu)先主題。并在信息領(lǐng)域前沿“智能感知技術(shù)”’的部署cfl重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)該領(lǐng)域的研究。隨著2008年奧運(yùn)會(huì)和20N年儀博會(huì)等大型國(guó)際性會(huì)議的召開，擁有13億人u規(guī)模的中國(guó)“向場(chǎng)，注定是有浴力、有高度增K可能性的巾場(chǎng)，也必定為米來全球般大的止物特征技術(shù)提供廣闊的發(fā)展空間。巾岡科學(xué)院FI動(dòng)化所成立了小物特征認(rèn)證與測(cè)嚇，1I‘乙，同時(shí)促成了小國(guó)4：物特征認(rèn)證技術(shù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)服的成立。

　靜脈識(shí)別

　　主要是利用靜脈血管的結(jié)構(gòu)來進(jìn)行身份識(shí)別。由于靜脈紋絡(luò)包含大量的特征信息，可以作為驗(yàn)證的對(duì)象。手掌靜脈識(shí)別的原理也是利用靜脈血管與肌肉、骨骸之間對(duì)特定波長(zhǎng)紅外光不同的吸收特性來進(jìn)行靜脈血管造影。與手掌靜脈識(shí)別的原理相同。由于手掌較厚，紅外光通常無法進(jìn)行透射，因而只能采用反射造影法。紅外光照射在手背上，有靜脈的部位吸收紅外光反射暗淡，肌肉與骨路部位反射強(qiáng)烈，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)靜脈的造影。靜脈紋絡(luò)在人體內(nèi)部很難被偽造，

　　靜脈識(shí)別是一種新興的紅外生物識(shí)別技術(shù) ,它是根據(jù)靜脈血液中脫氧血色素吸收近紅外線或人體輻射遠(yuǎn)紅外線的特性 ,用相應(yīng)波長(zhǎng)范圍的紅外相機(jī)攝取手背 (或指背、 指腹、 手掌、 手腕 )的靜脈分布圖 ,通過歸一化、 去噪等預(yù)處理后進(jìn)行濾波增強(qiáng)與靜脈紋路分割、 細(xì)化修復(fù) ,然后提取其特征 ,再與預(yù)先注冊(cè)到數(shù)據(jù)庫或儲(chǔ)存在 I C卡上的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配以確定個(gè)人身份[ 1 ] .由于每個(gè)人的靜脈分布圖具備類似于指紋的唯一性且 成年后持久不變的特點(diǎn) ,所以它能夠唯一確定一個(gè)人的身份.此外 ,它具有其他生物特征識(shí)別技術(shù)所不具備 的優(yōu)點(diǎn) ,因而具有廣泛的應(yīng)用前景 ,得到廣大學(xué)者的關(guān)注.

　特點(diǎn)

　　活體識(shí)別

　　用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí)，獲取的是手背靜脈的圖像特征，是手背活體時(shí)才存在的特征。在該系統(tǒng)中，非活體的手背是得不到靜脈圖像特征的，因而無法識(shí)別，從而也就無法造假。

　　內(nèi)部特征

　　用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí)，獲取的是手背內(nèi)部的靜脈圖像特征，而不是手背表面的圖像特征。因此，不存在任何由于手背表面的損傷、磨損、干燥或太濕等帶來的識(shí)別障礙。

　　非接觸式

　　用手背靜脈進(jìn)行身份認(rèn)證，獲取手背靜脈圖像時(shí)，手背無須與設(shè)備接觸，輕輕一放，即可完成識(shí)別。這種方式?jīng)]有手接觸設(shè)備時(shí)的不衛(wèi)生的問題以及手指表面特征可能被復(fù)制所帶來的安全問題，井避免了被當(dāng)作審查對(duì)象的心理不適，同時(shí)也不會(huì)因臟物污染后無法識(shí)別。手掌靜脈方式由于靜脈位于手掌內(nèi)部，氣溫等外部因素的影響程度可以忽略不計(jì)，幾乎適用于所有用戶。用戶接受度好。除了無需與掃描器表面發(fā)生直接接觸以外，這種非侵入性的掃描過程既簡(jiǎn)單又自然，減輕了用戶由于擔(dān)心衛(wèi)生程度或使用麻煩而可能存在的抗拒心理。

　　安全等級(jí)高

　　因?yàn)橛辛饲懊娴幕铙w識(shí)別、內(nèi)部特征和非接觸式3個(gè)方面的特征，確保了使用者的手背靜脈特征很難被偽造。所以手背靜脈識(shí)別系統(tǒng)安全等級(jí)高，特別適合于安全要求高的場(chǎng)所使用。韓國(guó)首爾大學(xué)電子工程系有一篇關(guān)于手背靜脈識(shí)別算法的文獻(xiàn)E3，’介紹了傳統(tǒng)的靜脈識(shí)別算法以及如何用昂貴的DSP處理器處理浮點(diǎn)運(yùn)算和提高實(shí)時(shí)性要求，縮短識(shí)別時(shí)間，文獻(xiàn)中描述的靜脈識(shí)別算法主要包括3大部分：靜脈圖像的獲??；靜脈圖像預(yù)處理和靜脈識(shí)別。圖像預(yù)處理部分主要由高斯低通濾波、高斯高通濾波、閡值處理、雙線性濾波以及改進(jìn)的中值濾波等組成。通過對(duì)5000個(gè)樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，識(shí)別率達(dá)到94．88%。

　算法研究

　　優(yōu)點(diǎn)

　　(1)屬于內(nèi)牛理特征，不會(huì)磨損，較難偽造，具有很高安全性。

　　(2)血管特征通常更明顯，容易辨識(shí)，抗干擾性好。

　　(3)可實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量，衛(wèi)生性好，易于為用戶接受。

　　(4)不易受手表面?zhèn)刍蛴臀鄣挠绊憽?/p>

　　缺點(diǎn)

　　(1)手背靜脈仍可能隨著年齡和生理的變化而發(fā)生變化，永久性尚未得到證實(shí)

　　(2)雖然可能性較小，但仍然存在無法成功注冊(cè)登記的可能。

　　(3)由于采集方式受自身特點(diǎn)的限制，產(chǎn)品難以小型化。

　　(4)采集設(shè)備有特殊要求，設(shè)計(jì)相對(duì)復(fù)雜，制造成本高。

　步驟

　　靜脈分割

　　考慮到每個(gè)人的手背區(qū)域尺寸大小不一 ,而且同一個(gè)人在不同時(shí)刻采集的靜脈圖像中手背區(qū)域尺寸大小也可能不一 ,為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性 ,需要將每個(gè)人的手背區(qū)域通過縮放進(jìn)行尺寸歸一化.此外 ,由于采集時(shí)間、 紅外光強(qiáng)、 手背脂肪厚度等的不同 ,手背靜脈圖在灰度分布上存在較大差異 ,這會(huì)影響后續(xù)的處理 ,因此必須進(jìn)行灰度歸一化處理 ,即將所有圖像轉(zhuǎn)換成同一均值和方差的標(biāo)準(zhǔn)圖像。

　　平滑細(xì)化

　　由于靜脈分割后其邊緣并不光滑,直接對(duì)其細(xì)化將產(chǎn)生許多毛刺,必須對(duì)其進(jìn)行平滑處理。

　　根據(jù)形態(tài)學(xué)操作的特點(diǎn),本文首先對(duì)圖 5所示分割結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作,斷開狹窄的間斷和消除細(xì)長(zhǎng)的毛刺,接著用面積閾值法去除那些被斷開的斑點(diǎn)和斑塊,然后使用閉操作以連接斷開的靜脈,并進(jìn)一步采用中值濾波來平滑靜脈邊緣.

　　經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析得知,中值濾波器的模板越大、濾波次數(shù)越多,骨架失真越大,反之越小。

　　靜脈細(xì)化

　　普通的條件細(xì)化算法能保持原圖的區(qū)域連通性,但并不總是能得到單像素寬的細(xì)化曲線,這就給以端點(diǎn)、交叉點(diǎn)和毛刺長(zhǎng)度為依據(jù)的毛刺修剪帶來很大麻煩,因?yàn)椴蝗菀状_定非單像素寬的細(xì)化線的交叉點(diǎn).為此,本文采用 Wang Kejun等改進(jìn)的條件細(xì)化算法進(jìn)行細(xì)化,得到圖7所示的靜脈骨架.

　　毛刺修剪

　　,細(xì)化后得到的靜脈骨架仍有少許毛刺,這不利于特征的提取,本文采用前期提出的一種毛刺修剪算法來消除這些短的毛刺，得到如圖 8所示基本沒有毛刺的結(jié)果靜脈骨架.

　　特征提取

　　Hu于 1961年首先提出了基于直角坐標(biāo)系的原點(diǎn)矩、 中心矩等幾何矩的概念,之后又運(yùn)用歸一化中心矩組合定義了 7個(gè)不變矩.和其他類型的矩相比,這 7個(gè)不變矩對(duì)于平移、 旋轉(zhuǎn)和比例縮放都具有較好的不變性,因此適合于作為識(shí)別分類的特征.但這 7個(gè)不變矩的變化范圍很大,直接作為特征用于識(shí)別效果不是很好,必須加以修正,本文利用取對(duì)數(shù)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮,同時(shí)考慮到不變矩有可能出現(xiàn)負(fù)值,因此,本文實(shí)際采用的不變矩為下式

　　M′ i = lg|Mi | , 　i = 1, 2, 3, …, 7 . (3)

　　然后將 M′ 1～M′ 7作為靜脈骨架的不變矩特征,并應(yīng)用下式構(gòu)造矩特征向量

　　M = (M′ 1 ,M′ 2 ,M′ 3 ,M′ 4 ,M′ 5 ,M′ 6 ,M′ 7 ) . (4)

　　以 007號(hào)手背靜脈圖像 (007 hv 1 . bmp～007 hv 5 . bmp)為例,其靜脈骨架的矩特征向量如表 1所示.

　　表 1　 修正后的靜脈不變矩特征向量

　　靜脈圖像

　　不變矩 hv1 hv2 hv3 hv4 hv5

　　M′ 1 0 . 746 132 0 . 755 544 0 . 761 463 0 . 762 629 0 . 745 536

　　M′ 2 - 1 . 300 106 - 2 . 232 351 - 2 . 166 532 - 0 . 822 852 - 0 . 653 529

　　M′ 3 0 . 102 239 0 . 121 920 - 1 . 329 910 - 1 . 107 078 - 0 . 648 701

　　M′ 4 - 1 . 832 518 - 1 . 618 541 - 1 . 319 387 - 0 . 180 293 - 0 . 002 694

　　M′ 5 - 2 . 152 984 - 1 . 867 573 - 2 . 037 022 - 0 . 623 853 - 0 . 334 567

　　M′ 6 - 2 . 053 364 - 2 . 828 432 - 2 . 437 842 - 2 . 036 446 - 1 . 399 067

　　M′ 7 - 1 . 003 532 - 2 . 716 815 - 1 . 477 484 - 0 . 522 549 0 . 535 775

　結(jié)果與分析

　　支持向量機(jī) ( SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)新方法 ,能非常成功地處理模式識(shí)別 (分類問題、 判別分析 )和回歸問題 (時(shí)間序列分析 )等諸多問題 ,并可推廣到預(yù)測(cè)和綜合評(píng)價(jià)等領(lǐng)域.將兩分類向量機(jī)通過一定方式組合起來可形成多分類支持向量機(jī) ,實(shí)現(xiàn)多分類的功能.常見的組合方式有一對(duì)一方式和一對(duì)多方式.

　　本文采用臺(tái)灣大學(xué)林智仁 (Chih2 Jen Lin)等開發(fā)設(shè)計(jì)的 L I BSVM軟件包進(jìn)行實(shí)驗(yàn),利用 L I BSVM提供的開放源碼 ,通過修改、 參數(shù)調(diào)整 ,選用 C2 SVC模型、 徑向基函數(shù)、 一對(duì)一方式對(duì)靜脈圖像進(jìn)行識(shí)別.將式所提取的靜脈骨架矩特征向量 M 作為支持向量機(jī)分類器的輸入向量進(jìn)行分類識(shí)別.

　　識(shí)別實(shí)驗(yàn)在 Mohamed Shahin博士提供的手背靜脈圖像數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行 ,庫中共有 100個(gè)手背的靜脈圖 ,每個(gè)手背有 5幅樣本圖像 ,共 500幅圖像 ,原始圖為 320 × 240的 256色灰度圖.靜脈識(shí)別實(shí)驗(yàn)從每個(gè)手背的 5幅圖像中任選 3幅用作訓(xùn)練 ,剩余 2幅用作識(shí)別測(cè)試 ,實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲得了 191 /200 = 95 . 5%的識(shí)別率.在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn) ,如果在選取樣本時(shí) ,剔除那些受噪聲影響嚴(yán)重、 分割出的靜脈圖嚴(yán)重變形的 12個(gè)樣本,那么識(shí)別率可以達(dá)到 175 /178 = 98 . 3%.由此可見 ,原始靜脈圖的質(zhì)量以及靜脈紋路的分割、 骨架的細(xì)化效 果對(duì)識(shí)別率影響比較大.因此 ,改善圖像的采集質(zhì)量以及提高靜脈紋路分割、骨架細(xì)化的算法效果是提高識(shí)。

　應(yīng)用

　　隨著科技的發(fā)展，靜脈識(shí)別在2006年被納入生物識(shí)別一環(huán)，靜脈識(shí)別技術(shù)逐漸被人們應(yīng)用到技防系統(tǒng)中，如掌靜脈識(shí)別儀。掌靜脈識(shí)別系統(tǒng)不僅成為日本各家銀行ATM系統(tǒng)的基本配備，在臺(tái)灣應(yīng)用也逐漸多元化，從基本的門禁系統(tǒng)，到與RFID(無線射頻識(shí)別)結(jié)合的智能型監(jiān)控，甚至也已經(jīng)可以與客戶關(guān)系管理系統(tǒng)做整合了。

　　除了金融和信息網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，手指靜脈識(shí)別技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于許多注重個(gè)人信息管理的領(lǐng)域。采用手指靜脈識(shí)別技術(shù)，數(shù)字化校園的建設(shè)將會(huì)更加徹底。采用這項(xiàng)技術(shù)來管理學(xué)生宿舍和教學(xué)樓的出入，甚至更加細(xì)化的個(gè)人信息管理。無需用卡，教育系統(tǒng)設(shè)施的管理和使用都變得十分井井有條。

　　采用手指靜脈識(shí)別技術(shù)，考試將不再出現(xiàn)替考、代考現(xiàn)象；社保也不再出現(xiàn)冒領(lǐng)及死亡后仍舊領(lǐng)取的問題。指靜脈識(shí)別技術(shù)提供了真正的安全、公正、公平的保障。

　　可以說，手指靜脈識(shí)別技術(shù)幾乎可以應(yīng)用于所有需要個(gè)人信息識(shí)別的領(lǐng)域，讓其身份識(shí)別、信息保密和管理工作提升到一個(gè)新的境界。

　　這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)用于銀行存取錢、公司考勤記錄等多個(gè)方面，甚至走進(jìn)了高考考場(chǎng)。2014年內(nèi)蒙古自治區(qū)教育招生考試中心通過內(nèi)蒙古招生考試信息網(wǎng)向考生發(fā)出了“致全區(qū)2014年高考考生的一封公開信”，在有關(guān)高考反作弊措施中，采用了“指靜脈采集器”的設(shè)備。

　　2015年4月，南京銀行太平南路社區(qū)支行安裝了南京第一臺(tái)指靜脈存取款機(jī)，手指靜脈血管也可以當(dāng)作取錢的密碼了。